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㈠ “聪明基金“Smart beta策略能赚大钱吗

自2000年以后，股票已经经历了两轮大熊市，而现在又开始有走软迹象。养老基金，保险公司以及捐献基金寻找新的回报来源就没什么奇怪的了。“smart-beta”正是最新的基金管理业的术语。
“Alpha”是选择单个标的资产超越大盘的技能。
“beta”则是资产组合相对于整体市场(如以某个指数基金为代表)的相对收益。
传统的“市值加权”法，是投资者按市值等比例购买股票或者债券的方法，
而“smart beta”则是尝试在跟踪某一大类资产的同时，调整成份证券权重，以获取增强性收益的投资方法。

[Smart Beta]
众所周知，beta在CAPM模型中衡量了相对于持有整个市场所带来的风险溢价（risk premium）的大小。整个市场通常用市场投资组合（market portfolio）或市场指数基金（market index fund）来表示。市场指数通常都是市值加权（market capitalization weighted）。如果把市场指数换成按非市值加权的指数或投资组合，其得到的beta即为smart beta，又被称为alternative beta或exotic beta。理由是因为这些新指数的权重是由某些量化算法得出的，看上去比最普通简单的市值加权要更“聪明”些。

现在比较流行的算法有：
等权重加权（Equal Weight, EW）:

等风险加权（Risk Parity），可以看作是调节波动率后的等权重

等风险贡献加权（Equal Risk Contribution ，ERC），可以看作是考虑了资产回报率之间协方差后的risk parity

最小方差加权（Minimum Variance, MV

最大多样化加权（Maximum Diversification，MD

如下图所示，从左至右，这些加权法需要的参数逐渐增加。ERC，MV，和MD都属于“robust risk parity”因为它们把协方差考虑在内。最经典的均值-方差优化法（mean-variance optimization）需要知道预期回报，方差与协方差，因为此优化法同时使风险最小化，预期回报最大化，不过，这里涉及到因子对准问题（Factor Alignment Problem, FAP），下文中会提到。smart beta策略只考虑波动率与协方差，所以，我们把它们看作只关注风险（risk-based）而不关注预期回报（return-based）的策略。

[随机折现因子，SDF]
事实上，CAPM模型是资产定价模型（asset pricing model）的一个比较有名的特例，因为广义的随机折现因子（stochastic discount factor，SDF）在CAPM中被狭义的市场投资组合所代表了。

按资产定价模型的定义：p = E(mx)，任何资产的价格就是折现后所得回报的期望，其中x是资产在未来的回报，m就是随机折现因子SDF。利用协方差的定义，我们得到

所以，任何资产的价格等于用无风险率折现后所得回报的期望再加上一个风险溢价（risk premium），而这个溢价是SDF与未来回报的协方差。

按照芝加哥大学经济学教授John Cochrane的说法，投资者的状态有‘好’和‘坏’之分（good vs. bad times）。‘坏’的状态一般指个人财富降低，导致其发生的原因可以是由于个人负债过高，或收入降低等等造成的。而SDF是定义这个状态‘坏’时的指标，状态越‘坏’，指标越高。由于大部分资产在状态‘好’时，回报很高，所以这个协方差通常为负。更重要的是，如果一个资产的回报与个人状态好坏无关，即与SDF无关（风险中性状态，risk-neutral），那它的价格只能由无风险率决定（协方差为零）。

把上式写成预期回报率（expected return）的形式，会更直观些

进一步推导得到预期资产回报率的“beta表达式”

换句话说，人们只有承担系统性风险（systemic risk，与SDF相关）才能取得收益。如果承担非系统性风险（idiosyncratic risk），则无任何益处。

由此可见，SDF作用很重要，但是它只存在于理论中。人们千方百计地在真实世界里寻找替代品，即所谓的风险因子（risk factor）。所以，我们也可以这样认为：人们承担的（系统性）风险越大（尤其在状态‘坏’时），作为补偿的因子风险溢价（factor risk premium）也越大（尤其在状态‘好’时）。高风险的资产必须有足够高的预期回报率，即足够低的价格，才能吸引人们来购买并持有它。

[多因子模型]
由于我们在CAPM中假设SDF只与市场投资组合回报有关，所以市场投资组合是CAPM中唯一的因子。在此基础上，我们也可以进一步假设SDF与多个因子线性相关

由此得到多因子模型。因子不同，对投资者状态‘坏’时的定义也不同，由此承担的风险敞口以及获得的溢价也会不同。Fama-French三因子模型是多因子模型中的经典代表。诺奖得主Gene Fama和Dartmouth大学教授Ken French通过对大量股票中某些共同特征进行筛选，从而得到有别于大盘因子的两个新因子：规模与价值（HML，SMB）用以组成三因子模型。这个模型恰好能很好地解释股票的预期回报。后来，该模型又加上了动量因子（momentum），遂成四因子模型。从结构上讲，这与Stephen Ross提出的套利定价理论（arbitrage pricing theory）相似。唯一不同的是，APT直接从统计的层面入手，假设资产回报率可以由一系列因子表示。

[基于因子的资产配置策略]
前面啰里啰唆说了这么多，我只想强调因子的重要性。需要指出的是，上文中提到的广义资产定价模型与风险因子不只局限于股票市场，而是适合任何资产和资本市场。可以这么说，风险因子才是资产之间联动的根本原因，资产配置实际上是因子的配置。

我们可以把各种资产比作各种食物，把各种因子比作各种营养，比如维生素。理论上来说，我们既可以通过摄取不同食物来获得不同维生素，也可以通过直接服用维生素来获得所需营养。比如，为了治疗脚气，人们即可以多吃谷物，猕猴桃，蓝莓等富含维生素B1的食物，也可以直接服用维生素B1药片。

如同某一食物含有多种营养一样，买入并持有某一个资产可能会带来不同的因子风险敞口（factor risk exposure）。比如，在美国NASDAQ上市的网络，它的股票价格即包含了科技板块的风险，也包含了中小版块的风险，另外，由于公司的总部在中国，它还包含了中国经济发展的风险。当然，还可能包括一些其他未知风险。这也是多因子模型中资产表现评估（performance assessment）的精髓。

同样道理，如果我们只想要某单一风险，如同维生素B1药片，我们就要巧妙选取资产来达到此目的。在上文提到的Fama-French三因子模型中，Fama和French为我们很好地展示了如何对大量股票进行筛选，把具有共性的多支股票组合在一起，构造出所需要的因子（factor mimicking portfolio）。人们根据不同的风险偏好选择不同因子，以获得不同的因子风险敞口从而赚取不同的因子风险溢价，比如，动量因子，基本面指数。

至于如何发现新的有用的风险因子，则不在本帖讨论范围内。不过，下图展示了资产配置策略的发展过程与新风险因子的发现密不可分。这些新因子现在已被大众广泛应用于投资中了

70年代，人们开始将投资组合用于主动投资管理中（active management）。

80年代，市场指数基金的流行使人们更加便捷且廉价地投资整个市场，因为CAPM模型让他们意识到只有承担系统性风险（systemic risk）才能取得收益，其风险及收益的大小由beta来衡量。而那些市场超额回报则由alpha来衡量。

90年代，人们不再局限于市场这个单一因子，APT和Barra多因子模型扩大了人们选择因子的范围，其中包括国家地域因子，行业因子，宏观因子等。

2000年之后，人们对因子的认识又扩展到了新领域：风格因子与策略因子。比如，Fama-French三因子及Carhart四因子模型中的规模，价值，和动量因子。新的因子又比如carry，低波动率，流动性（liquidity），基本面因子，以及本帖介绍的smart beta策略等。更重要的是，人们意识到之前他们认为的alpha，其中有很大一部分是非传统的beta。那些业内人士把这些beta包装成alpha在推销（sell beta as alpha，见下文“另类投资”部分）。

随着ETF的流行，人们能够越来越方便地接触到不同因子并直接应用于投资中，尤其是应用于被动投资中。与对冲基金，共同基金，期货等相比，ETF的优点是更透明，成本更低，进入市场的门槛更低。一些较受欢迎的因子ETF或smart beta ETF包括：RSP（标准普尔500等权ETF），SPLV（标准普尔500低波动率ETF），FNDB（Schwab美国基本面指数ETF）等等。

[全天候式投资组合（All-weather Portfolio）]
上文中提到了宏观因子（macro factors），就不得不提一下与之有关的资产配置策略：全天候式投资组合（All-weather Portfolio）。此策略是美国知名对冲基金Bridgewater的负责人Ray Dalio长期研究的成果，其核心观点是将宏观因子，经济情景（economic scenario），和上文中提到的等风险权重（risk parity）结合在一起。

宏观因子与资产回报之间的相关性很低，尤其是在短期，但使用经济情景可以在长线投资中弥补这个不足。另外，由于一般投资者不喜欢借钱来投资（leverage aversion），这造成了投资组合中股票等高风险资产的权重高于理论中的最优值。使用等风险权重可以纠正这一偏差。

这里，宏观因子主要考察的是经济增长和通货膨胀，并由此定义四种经济情景：
（1）经济增长上升，通胀上升
（2）经济增长上升，通胀下降
（3）经济增长下降，通胀上升
（4）经济增长下降和通胀下降。
然后，从历史数据中找出资产价格的变化与这些经济情景的关系，从而确定可投资的资产以及相应的权重，使得投资组合在每个经济情景中分配到的风险相等（如下图所示）。这样，随着时间的推移，该投资组合能够经受住各种宏观风险的冲击，“全天候式”的名称由此而来

不过，全天候式投资组合在2013年遇到了些小麻烦。在标准普尔500指数增长30%的情况下，Ray Dalio旗下的全天候式投资组合基金的回报率为-3.9%。于是，全天候式投资这个概念也遭受了质疑 。但我认为资产配置的重要功能之一就是帮助保护投资者的财富，防范风险。所以其分散风险的优势要在长线投资中才能显现出来，人们不应该太在意短期的失利，下文中会提到。

[耶鲁模式 Yale Model]
耶鲁大学捐赠基金（Yale Endowment）由于其在同行中长期傲人的投资表现，已经被视为是资产配置行业的一个榜样，简称耶鲁模式（Yale Model）或常春藤投资组合（Ivy Portfolio）。耶鲁模式之所以能取得不错的收益，主要得益于其在另类投资（alternative investment）中的高配置，包括各种私募基金，对冲基金，风险资本（venture capital），房地产等。近年来，其占整个投资组合的比重高达60%。耶鲁基金从上世纪90年代就开始投资当时颇具神秘色彩的私募基金和对冲基金了。这些基金的特点是乏人问津，投资准入门槛高，因此其收益可以说是来源于价值因子和低流动性因子。

虽然，这些因子给耶鲁基金带来了可观的回报，但在08金融危机中，由于人们的恐慌性抛售，低流动性资产重创了该基金。从理论上来讲，这符合上文中提到的因子投资的特性，即人们承担的（系统性）风险越大（尤其在状态‘坏’时），作为补偿的因子风险溢价（factor risk premium）也越大（尤其在状态‘好’时）。

然而08金融危机过后，在标准普尔500屡创新高的情况下，耶鲁基金的资产始终没有超过08年的最高点。一个很重要的原因是因为耶鲁基金的成功模式开始被不少养老金机构和规模较小的大学捐赠基金效仿，导致了在另类投资中的风险溢价大幅减少。耶鲁基金在其年报中也承认了这一点。但它近年来仍能在投资表现上对同行保持微弱的优势，其成功的关键在于它能够找到最优秀的基金经理来管理投资，这在其年报中也提到了。可惜的是，这些最优秀的基金经理中的大部分都已不接受新的资金。因此，这个成功的关键只适用于耶鲁自己而无法被他人复制。

由此可见，耶鲁基金在可预见的未来仍可能继续领跑这个行业，但它作为一种已被大众所熟悉的投资模式不可能在短期内重塑辉煌。

[另类投资不另类]
随着耶鲁基金的成功，那些往日不为人知的另类投资（alternative investment）也掀开了它们神秘的面纱。以其中的对冲基金为例，其高回报及低相关性吸引了人们来研究它。

研究结果显示对冲基金的回报能提供的alpha非常有限，而有很大一部分是来自各种beta，我有一个帖子专门讨论了这个现象。除去少数明星基金，大部分对冲基金能取得回报的一个重要原因并不是因为它们能提供下行风险的对冲（protection on downside risk），恰恰相反，而是因为它们在市场下行的时候回报足够糟糕，也就是说它们对尾部风险（tail risk）的敞口很大。这与我们之前的认知不太一样，但符合因子投资的特征。

大家可能都知道股神巴菲特与另类投资公司Protege Partners之间的十年赌约吧。巴菲特在2008年初跟对方打赌说“an index fund will beat a fund of hedge funds over ten years”。那到目前为止（2014年）结果怎样呢？有“好事”者把两者做了一个比较，发现巴菲特建议的投资暂时领先（见下图）

进一步的研究发现，如果我们把指数基金降低杠杆并收取费用，我们竟然得到了与对冲基金同样的收益！（见下图）

另一方面，如果想要得到私募基金的回报，我们只有增加杠杆并收取费用即可。由此可见，另类投资行业经常把已知的beta当成alpha来推销。然而，随着因子研究的不断深入，人们对另类投资的理解也越来越深刻。另类投资已变得不再另类。

[重新审视Smart Beta]
在了解了因子与资产之间的关系后，我们现在再来重新审视一下Smart Beta策略，看看它们是不是有特别之处呢？回答是否定的。

研究显示这些Smart Beta策略其实都是某些因子的组合。比如，等权重加权法偏向于规模因子。这个很容易理解，因为这种加权法使小盘股获得与大盘股同样的权重。又比如，最小方差加权法偏向于低beta因子与低波动率因子。然而，等风险加权法与等风险贡献加权法更偏向于低beta因子和规模因子。

如下图所示，Smart Beta策略与上文中提到的其他因子策略同属一个均值-方差框架内，但正如上文中提到的，Smart Beta策略的着重点是风险，而其他因子策略的着重点是预期回报（risk-based vs. return-based）。不过，最后的效果是相似的，都具有某些因子偏向（factor tilt）

更令人意想不到的是，与Smart Beta正好反向操作的策略竟然也能赚钱。究其原因，原来这些反向策略仍就偏向规模与价值因子。即使是随机投资组合（random portfolio，即着名的“猩猩掷飞镖选股法”，在《漫步华尔街》一书中屡次被提及）也有类似的因子偏向（factor tilt，下图所示）。由此可见，Smart Beta策略能跑赢大盘就不足为奇了，因为它们承担了一定的因子风险。

既然谈到了均值-方差优化框架，这里就顺便提一下因子对准的问题（Factor Alignment Problem）。此问题的出现是因为在均值-方差优化法中的预期回报，风险与优化问题的约束条件（optimization constraints）三者所侧重的因子有时不尽相同（misalignment）。比如，在预测预期回报中使用的因子可能在风险模型中没有被使用到。当我们运用优化算法时，更恶化了这个问题，因为我们可能低估了那部分因子的风险，从而在使预期回报最大化的过程中，高估了与风险模型无关的那部分因子的预期回报。庆幸的是，Smart Beta策略和其他因子策略都只侧重均值-方差优化法中的一部分，从而避免了此问题。

虽然Smart Beta策略只是普通的因子配置，但它如此受欢迎有它的道理。我认为主要原因有下列几个：
（1）美联储的QE大幅降低了固定收益类资产的回报，使得投资者不得不寻找其他投资门道来增加收益。
（2）08金融危机中的恐慌和之后美联储的QE都影响了市场对各种资产的真实定价功能，资产与资产间原有的联系减弱了。取而代之的是，大部分资产都随着美联储的货币政策起舞。“risk-on/off”模式使得传统的资产分散化投资（diversification）失灵了。
（3）投资者们仍然对08金融危机时财富大幅缩水记忆犹新，所以比起资产的预期回报，他们更注重风险的控制，更偏爱能控制风险的策略。
（4）08金融危机后，投资者希望在投资中减少人为操纵的因素，更偏爱透明度高，原理简单的投资产品。
（5）依照某些算法或规则产生的投资策略（rule-based strategy）可以大大降低由于人们行为上的偏差（behaviour bias）而造成的损失。
（6）传统的对冲基金和共同基金的高费用一直受人诟病。
因此，这些主题明确，成本更低，且看上去能控制风险的Smart Beta策略在经过精心包装后迅速受到了大众的追捧。目前掌握着金融市场大部分资金的机构投资者（institutional investors），比如养老基金，大学捐赠基金，资产管理公司，保险公司等都在往这个方向发展，这股趋势对人们投资理念的影响深远。

[市场与因子风险溢价]
虽然因子投资有种种优点，但是，我们没有任何理论可以保证某一个因子策略可以始终跑赢市场。
事实上，我们经常看到的是这样的情形：某一个策略或资产在某一段时间内的表现持续地领先整个市场，通过媒体的报道和业界专业人士的包装，普通投资者们立刻对它们趋之若鹜。于是，这些策略中对应的资产价格井喷式地被抬高，预期回报大幅降低，直到泡沫破裂，重新回归长期均线为止。这样的例子比比皆是，比如90年代的增长型股票策略，08金融危机前的新兴市场策略，危机后的黄金，低波动率策略，高股息策略等等。

投资者持有资产时因为包含了风险因子才会得到风险溢价，用以补偿他们所承担的某一种系统性风险，我们知道风险溢价是随时间变动的（time varying），我们不知道何时能够得到补偿。这也是为什么股神巴菲特不断鼓励人们不要在意一时的得失也不要随意改变投资风格，而要做长线投资。只有这样获得溢价补偿才是大概率事件。巴菲特本人就用他大半生的经历来证明这个理念的正确性。如果我们用多个因子构造出一个投资组合，我们就可以利用它们之间稳定的低关联性等优点进行分散化投资，以避免上述单因子策略出现的损失。美国着名对冲基金AQR就巧妙地利用了因子的这些优点构造投资组合并取得了持久且不错的收益。

市场是个零合游戏（zero-sum game），任何异于市场的投资，必定有一个与之对应的反向投资，而它们在长期都将回归到市场这个动态的均衡点上（equilibrium）。任何想跑赢市场的投资策略（包括因子策略，择时策略等）只适用于一部分人，因为这需要另一部分人反向操作来支持他们。如果市场内的大部分人都采用同一种策略，那新的市场均衡点就形成了，投资策略也就失去了意义。这也是为什么包括对冲基金在内的另类投资在被大众熟悉后就失去了往日的光环。

有人担心如果市场上大量的资金流向指数基金和被动投资策略，主动投资的交易减少会导致市场失去发现资产真实价值的功能。我倒不这么认为，因为从本帖的分析中我们了解了，只有长期持有整个市场投资组合才是真正的被动投资。除此之外的其它异于市场权重加权的策略或指数都是主动投资，因为它们都具有某些因子的偏向。为了保持这些因子敞口，人们要定期地主动地进行再平衡调整（rebalance，即始终持有对某个因子偏向最强的资产，抛弃偏向最弱的资产）。只不过，主动投资的控制权不在投资者而在指数或ETF管理公司那里。无论如何，主动投资仍是市场中的大多数。

另一方面，传统意义上的主动投资（包括共同基金，对冲基金）从长远看并不会消失。尽管主动投资的表现不尽如意，收费也较高。如下图所示，以代表对冲基金整体水平的指数HFRX已经连续十年跑输仅由股票和债券组成的简单投资组合了

但是投资者们寄希望于将来能够选到更优秀的基金经理来跑赢被动投资，而且主动投资的参与者越少，能跑赢的概率越大，因此，投资者们仍然坚守着自己的主动投资仓位尽管有一些下降。投资者的这个看似愚蠢的决定其实是经过理性思考后做出的。

这就是主动投资与被动投资之间此消彼长的辩证关系，假设在极端情况下，资产的价格反映了所有信息，那么人们就没有动力去主动寻找新的信息。大家都被动接受信息的结果是整个市场没有信息。那么，这时候主动寻找新信息就可以占得先机。此关系可以看作是对有效市场假说（EMH）的一个注解。所以，完全有效的市场是不稳定的均衡点，永远不可能达到。市场始终处在半informative 半uninformative的状态，两者的人数多少取决于信息的成本和市场本身的结构。比如，在像中国这样不成熟市场中，由于种种原因使得获得信息的成本较高，从而使主动投资者更可能取得较高的回报。不过，随着市场的不断完善，获得信息的成本降低，越来越多的投资者会加入到被动投资的阵营中。

[结语]
总而言之，风险因子才是资产之间联动的根本原因，它描述了资产间某些共同特征。资产配置的实质是因子的配置。大规模的资产配置投资很难不涉及到某些因子敞口，而且，因子投资的特性会不断激励人们挖掘新的因子。随着资产定价理论的不断发展，我们不知道的beta会越来越少。

㈡ 炒股模拟软件哪个好能具体说说吗

手机炒股也需要多了解股票知识，手机炒股只是为了方便于我们能够多看盘多看行情。
现在网络的发展已经没有什么局限性了，就像中国股民可以外国股票，那么炒股也是如此，已经不仅仅利用电脑看盘了，也可以利用手机炒股，所以希望股民朋友们能够利用到以上的免费手机炒股软件。

㈢ 股票的 阿尔法 贝塔 指的是什么

现代金融理论认为，证券投资的额外收益率可以看做两部分之和。第一部分是和整个市场无关的，叫阿尔法；第二部分是整个市场的平均收益率乘以一个贝塔系数。贝塔可以称为这个投资组合的系统风险。

拓展资料

股票收益是股票股息和因拥有股票所有权而获得的超出股票实际购买价格的收益。投资者购买股票最关心的是能获得多少收益。具体来说，就是红利和股票市价的升值部分。公司发放红利，大致有三种形式，现金红利，股份红利、财产红利。

一般大多数公司都是发放现金股利的，不发放现金红利的主要是那些正在迅速成长的公司，它们为了公司的扩展。需要暂存更多的资金以适应进一步的需要，这种做法常常为投资者所接受。由于股息是股票的名义收益，而股票价格则是经常变化的，因此比较起来，股票持有者对股票价格变动带来的预期收益比对股息更为关心。

衡量股票投资收益水平的指标主要有股利收益率、持有期收益率和拆股后持有期收益率等。

1．股利收益率

股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。

2．持有期收益率

持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入与买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为：

股票没有到期日，投资者持有股票的时间短则几天，长则数年，持有期收益率就是反映投资者在一定的持有期内的全部股利收入和资本利得占投资本金的比重。持有期收益率是投资者最关心的指标，但如果要将它与债券收益率、银行利率等其他金融资产的收益率作比较，须注意时间的可比性，即要将持有期收益率转化为年率。

3．持有期回收率

持有期回收率是指投资者持有股票期间的现金股利收入与股票卖出价之和与股票买入价的比率。该指标主要反映投资回收情况，如果投资者买入股票后股价下跌或是操作不当，均有可能出现股票卖出价低于买入价，甚至出现持有期收益率为负值的情况，此时，持有期回收率可作为持有期收益率的补充指标，计算投资本金的回收比率。其计算公式为：

4．拆股后的持有期收益率

投资者在买入股票后，在该股份公司发放股票股利或进行股票分割（即拆股）的情况下，股票的市场的市场价格和投资者持股数量都会发生变化。因此，有必要在拆股后对股票价格和股票数量作相应调整，以计算拆股后的持有期收益率。其计算公式为：(收盘价格-开盘价格)/开盘价格股票收益率的计算公式 股票收益率= 收益额 /原始投资额 其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)

㈣ 投资中的α和β分别是什么意思

投资α和β是证券投资的额外收益率之和。α是和整个市场无关的，β是整个市场的平均收益率乘以一个系数。

阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)这两部分的价值是不一样的。 简单地说，阿尔法很难得，贝塔很容易。只要通过调节投资组合中的现金和股票指数基金(或者股指期货)的比率，就可以很容易地改变贝塔系数，即投资组合中来自整个市场部分的收益。

(4)alphadex台湾指数etf股票怎么样扩展阅读：

指数基金(Index Fund)和交易型开放式指数基金(ETF，Exchange Traded Fund)是购买纯贝塔的工具。因为只有贝塔，所以它们一般只收取很低的基于资本总量的管理费(Management Fee)。没有阿尔法，所以它们一定不会收取基于利润的分成费(Incentive Fee)。 我们常见的公募基金，即共同基金(Mutual Fund)。

㈤ 股票的 阿尔法 贝塔 ，指的是什么

阿尔法(α)和贝塔(β)是希腊字母中的首两个字母。在股票投资的行话里阿尔法就是超额回报的意思。 贝塔的意思是解释某个证券和市场相比较而言的风险程度。
在买股票的时候，估计很多朋友很少考虑买指数基金，因为ETF就是涵盖了市场上某些领域所有的股票，比如沪深300指数反映的是流动性强和规模大的代表性股票的股价的综合变动。 除了买ETF不能打新股外，大家还有一方面考虑就是想获取更多的收益率，也就是超额回报。 假设你买了沪深300ETF ， 这几年收益率也翻倍了，看上去市场给你的回报率也不错。 但是散户想的是什么，最好每年翻倍，甚至买进去1个月就翻倍，大家都是想来赚快钱的嘛， 所以对于阿尔法(α)要求值非常高 。
贝塔值的大小，取决于该证券和市场价格走势的相关程度。
这个有什么意义呢？
想想你买股票的时候，如果遇到行情不好，大盘大跌，你是不是会期望自己手里的股票能够少跌一点？
如果大盘涨，最好手里的股票能多涨一点。
一句话概括就是手上的股票最好能特立独行 而用金融专业的话语就是 如果其贝塔值高于1，其金融风险高于市场； 而如果贝塔值小于1的话，其金融风险小于市场。
大家期望的股票最好是这样
有正的阿尔法，越高越好，说明投资回报率高
有低的贝塔，即该投资标的回报的波动性和市场几乎不相关，大盘跌，手里的股票最好跌的少，不跌，甚至小涨。
拓展资料
1、在A股市场中，股票显示临停就表示股票在盘中处于临时停盘阶段，也称股票临牌。这是为了遏制股票上市新股短线炒作、内幕交易、ST股炒作等现象的发生。如果股票价格出现异常情况证券交易所可以对股票实施盘中临时停牌。
2、当股票在集中竞价阶段股票出现以下情况，交易所会根据市场需要会对股票实施盘中临时停牌。
3、无价格涨跌幅限制的股票盘中交易价格较当日开盘价首次上涨或下跌超过30%、累计上涨超过100%或累计下跌超过50%的；
4、到期日前两个月内，市场价格明显高于理论价格且前收盘价格在0.100元以上(含0.100元)的价外权证，盘中交易价格较当日开盘价首次上涨超过20%、累计上涨超过50%的；
5、到期日前两个月内，市场价格明显高于理论价格且前收盘价格在0.100元以下(不含0.100元)的价外权证，盘中交易价格较当日开盘价首次上涨超过50%、累计上涨超过80%的；
6、在竞价交易中涉嫌存在违法违规行为，且可能对交易价格产生严重影响或者严重误导其他投资者的。

㈥ 一天就能决定股票价格的高低，对机构和股民谁更有利

在金融市场里，像我们这种散户，被称为“个人投资者”，也叫“普通投资者”，相对应的那些基金经理们，就称为“职业投资者”，也叫“机构投资者”。普遍的认为，职业投资者肯定比个人投资者占优势啊，但事实上是：不一定。那个人投资者与职业投资者的区别到底在哪呢？

所以说，作为普通投资者，我们先不说自己在专业知识、行业经验、智力水平这些主观方面和专业投资者的差距，在很多客观方面，比如能使用的投资工具不多，信息渠道的不畅，甚至时间精力上的无法顾及，都使我们可以采取的投资方法受到了很大的限制。

3、对待优劣的平常心

很多人在想象投资这件事的时候，有一种感觉就是：我们需要的是掌握一些高深的知识、学习一些特别的技巧，或者有渠道获得一些不为人知的消息和工具……这样才能成功。但投资其实是非常反直觉的，我们做的事情越简单，越承认自己的局限和不足，越有平常心，就越容易取得成功。

一方面，从优势的角度来讲，普通投资者可以“舍难求易”，可以使用最简单和朴素的投资工具来管理自己的财富，这是非常划算的。

另一方面，非职业的身份使得我们能接触到的资源本身就相对有限，再去花时间研究那些奇技淫巧的东西其实更是得不偿失。

所以对于普通的个人投资者来说，掌握一些最朴素的投资方法，避免那些最明显的投资错误，才是我们走向投资成功的正途。

㈦ 这次股票大跌,是回调吗有几天

上证50和中证500股指期货明日正式上市，新合约上市会造成什么影响？2010年沪深300股指期货推出后，沪指曾暴跌24%，5年后，面对与之前截然不同的市场，历史会否重演？
业内专业人士认为，期指新品推出与市场走熊没有必然联系，不过两期指新品推出必然增加期指市场交易量，同时增加对冲套利的工具和方式，对量化对冲投资形成利好。
从国内历史来看，经过2009年沪深300指数大涨，在2010年4月推出沪深300股指期货后，短期市场的波动有所增加。从中长期来看，沪深300指数期货推出后并不会对市场波动造成影响，市场长期走势则由基本面因素决定。
从海外经验来看，股指期货推出后，短期内大多数国家或地区标的指数走势均存在不同程度的反转，即股指期货推出前上涨，股指期货推出后现货市场短期内会不同程度地下跌。不过，虽然短期内许多市场都出现反转，但股指期货的推出并没有改变这些市场中长期的走势。
上证50指数成分股代表了关系国计民生的大型企业，目前流通市值约9.6万亿元，约占沪深A股流通市值的30.38%，主要集中在金融、地产、能源等支柱性行业。推出上证50股指期货，一是有利于增强大盘蓝筹股的流动性，稳定蓝筹股价值中枢，推动蓝筹股市场建设，提高投资者持股信心，实现股市长期稳定发展；二是有利于机构投资者价值投资功能的发挥和资产配置效率的提高，目前跟踪上证50指数的指数基金资产净值超过450亿元；三是能够更好地配合已经上市的上证50ETF期权，为期权做市商和普通投资者提供更有效的对冲手段，促进期权市场定价更趋于合理，流动性进一步改善。
中证500指数成分股是沪深两市中500只中小市值上市公司，目前总市值为5.4万亿元，约占沪深A股市值的14.42%。该板块公司数量多、单个公司市值小、行业覆盖面广，是我国经济结构转型、技术升级和创新发展的重要依托力量。根据研究，中证500指数的行业分散度非常好，不会受到单一板块阶段性表现的过度影响，有利于对冲交易投资者在寻求稳定的alpha的同时，尽量降低beta风险，因此更适合作为量化对冲的工具。经测算，与利用沪深300指数期货对冲相比，利用中证500指数将显着提升策略的收益风险比。
以史为鉴：沪深300期指上市后曾沪指暴跌24%
面对新品种的来袭，投资者最想知道其对市场到底会产生怎样影响？
这里不妨来看一看历史上的相关情况：比如2010年，沪深300指数期货推出后的52个交易日，沪指暴跌24%，此后沪指调整时间长达两个半月。此外，还可以参照其他地区资本市场的情况，比如富时100指数期货、日经225指数期货等推出后的状况。
时间回到2010年4月16日，跟踪沪深300指数的股指期货正式推出。推出当日，沪指表现平稳，以1.1%的跌幅完成一天的演练。而在第二个交易日，在市场有所松懈之际，"噩梦"来袭。
就盘面显示得情况来看，2010年4月19日，沪指在经历了一个周末后，并没有消化沪深300指数期货上市的消息，当日跳空低开之后震荡下跌，当日沪指暴跌了150点，击穿数根均线，报收2980点，跌幅高达4.79%。
由此来看，沪指"这一跳"重挫了市场信心。随后沪指的走势如决堤一般，被已经掉头的5日均线压着不断走低，52个交易日，沪指累积下挫24.71%，最终在2010年7月2日下探2319点后，重新站稳反身向上。
申万宏源的研究报告指出，沪深300股指期货推出后，换手率和相对换手率均出现一定下行，暂不支持股指期货增加股市流动性的结论。与此同时，沪深300股指期货推出后，以日收益率标准差衡量的波动率水平出现下移，但相对波动率水平上移，这意味着股指期货推出并没有优化降低市场的波动率水平。
以上供您参考！